TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #545 · 6.09

Помню что обещал видео, но очень устал сегодня. Давайте чуть отвлечемся. Вот новость: выпускают настольную игру, изображения для которой создавала нейросеть Midjourney. Я раньше сказал, что применений у этих сетей не так много, точно не "полностью заменить художников". Но если кто-то когда-то играл в Dixit или Имаджинариум, то может помнить, какие там странные картинки, составленные из будто бы не слишком подходящих друг к другу элементов. Так что в целом использование генерации для настолки или видеоигры было очевидным. Я удивлён лишь, что так быстро. Но во всех случаях под такую графику нужна определенная игровая механика. Нельзя проиллюстрировать любую игру нейросеткой: будет плохо. Так что тоже пространство ограничено. Не знаю, как будет играться "Я не человек". Кажется, что механика очень простенькая и похожа на Spyfall (которую я очень не люблю). Было бы прикольно, если бы появилась настолка с необычным и глубоким игровым процессом, работающим чисто за счёт того, что изображения получены генерацией. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG